左任衔,唐振华,黄晓,吴江.基于情感词典的引文文本情感识别研究[J].数字图书馆论坛,2022,(2):10~17 |
基于情感词典的引文文本情感识别研究 |
Research on Emotion Recognition of Citation Text Based on Sentiment Dictionary |
投稿时间:2022-01-17 |
DOI:10.3772/j.issn.1673-2286.2022.02.002 |
中文关键词: 引文分析;情感识别;情感词典;SO-PMI;OpinionFinder |
英文关键词: Citation Analysis; Sentiment Recognition; Sentiment Dictionary; SO-PMI; OpinionFinder |
基金项目:本研究得到国家教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“网络环境下大数据新动能机制研究”(项目编号:20JZD024)资助。 |
作者 | 单位 | 左任衔 | 武汉大学信息管理学院 武汉大学电子商务研究与发展中心 | 唐振华 | 武汉大学信息管理学院 武汉大学电子商务研究与发展中心 | 黄晓 | 武汉大学信息管理学院 武汉大学电子商务研究与发展中心 | 吴江 | 武汉大学信息管理学院 武汉大学电子商务研究与发展中心 武汉大学信息资源研究中心 |
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中文摘要: |
基于情感分析的引证行为研究通过揭示科研论文引用情感的普遍规律,进而探究引证行为的规律。本研究以OpinionFinder英文情感词典为基础,借助SO-PMI算法计算引文文本中词语的点互信息值来判断词语之间的语义相似度,从而构建了优化的引文领域情感词典。本研究从PLOS ONE期刊数据库收集了信息检索领域1?045篇文献的65?976处引用进行实证分析。结果表明,这些引用中有84.02%为中性引用,13.11%为正向引用,2.87%为负向引用。本研究可以为其他引文领域情感词典的构建,以及在更大规模引文数据中的应用提供借鉴。 |
英文摘要: |
Research on citation behavior based on emotion analysis explores the general law of citation emotion in scientific research papers, and further reveals the law of citation behavior. Based on the English Sentiment Dictionary-OpinionFinder and the SO-PMI, this study calculates the value of the point mutual information of words in the citation text to judge the semantic similarity between words, so as to construct an optimized emotion dictionary in the citation field. Our research collected 65?976 citations of 1?045 literatures in the field of information retrieval obtained from PLOS ONE journal database for empirical analysis. The results show that 84.02% are neutral citations, 13.11% are positive citations, and 2.87% are negative citations. This study can provide reference for the construction of emotional dictionary in other citation fields and the application of larger citation data. |
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